基于金融风险压力指数的系统性金融风险评估研究

加强宏观审慎管理成为国际金融危机后主要国际组织和经济体进行金融监管改革的核心内容,而防范系统性金融风险是宏观审慎管理的根本目标。本文在研究系统性金融风险相关理论的基础上,设计构建作为系统性金融风险测度指标的系统性金融风险压力指数,并对上海市的情况开展实证研究。     

金融开放对系统性金融风险的非线性影响——基于金融深化视角的实证分析

本文基于现有文献梳理了金融开放对系统性金融风险的影响机制,引入金融深化并建立了平滑转换回归(STR)模型进行实证分析。研究发现:我国金融开放对系统性金融风险的影响是非线性的,且作用结果随着金融深化的程度平滑地转变,而不是间断式突变;金融开放对金融风险的作用取决于金融深化程度,当我国的金融深化程度较低时,金融开放只会给金融体系带来更大的负担。只有当金融深化达到一定程度时,金融开放才能对金融稳定性起到积极作用。但是,无论金融深化程度如何,前期与当期金融深化同等程度地提高时,总能降低金融风险。     

系统性金融风险的监测与预警研究——基于中国金融压力指数视角

本文从我国金融体系中占据主导地位的六大金融子市场出发,基于多层因子模型构建出我国金融压力指数（FSI）,借助谱分析方法研究FSI与宏观经济的关联性特征。建立马尔可夫区制转换模型,研究在不同区制下,我国金融压力影响宏观经济的异质性特征。研究发现：（1）本文构建的FSI能够较好反映出研究期内不同阶段的压力事件,基本与我国金融体系的实际运行情况相吻合;（2） FSI与宏观经济变量的变动周期大致相似,在长周期上的波动具有较强的相关性和监测性;（3）通过建立MSMH (3)-VAR (1)模型发现,样本区间呈现三区制状态特征,具有“惯性”和“棘轮效应”特点,其中“中压力、经济扩张阶段”状态的平均持续期最长,且在不同区制下,FSI对宏观经济变量均表现出显著的非线性效应。FSI为我国金融体系的风险识别提供了科学的依据,为系统性金融风险的监测、评估及预警提供强有力工具。     

金融开放背景下系统性金融风险测度与防范

当前,维护中国金融稳定的重要任务之一就是防范化解重大系统性金融风险.基于2010-2019年的季度数据,构建中国金融压力指数模型,采用客观赋值法CRITIC对指标进行权重分析,最后得到中国金融系统的综合压力指数.研究表明:中国金融压力指数呈下降态势,银行业、股票市场、债券市场以及货币市场对金融压力指数的权重较高.因而,...     

基于MS-VAR模型的居民杠杆率与系统性金融风险动态关联研究

居民杠杆率过快攀升与系统性金融风险之间是否存在关联已引起广泛的社会关注。本文基于货币、股票、债券、外汇市场数据测度我国系统性金融风险,建立非线性MS-VAR模型探究我国居民杠杆率与系统性金融风险间是否存在时变动态关联。研究结果表明:金融危机后我国居民杠杆率与系统性金融风险之间存在明显的两区制"棘轮效应";居民杠杆率和系统性金融风险都对自身具有粘性;居民杠杆率与系统性金融风险间存在由负转正的时变动态关联,并且风险释放期的关联程度显著大于风险累积期;居民杠杆率对系统性金融风险的影响显著,而系统性金融风险对居民杠杆率的影响甚微。因此,不能简单地将居民部门作为企业、金融部门转移杠杆的对象,需警惕居民杠杆飙升对系统性金融风险的诱发影响。     

银行业系统性风险外部环境冲击的量化研究——基于中国经验数据的测度

本文从宏观经济、金融市场和微观经济主体三个方面,重点分析了12个外部因素变化对银行业系统性风险的冲击压力及其传导路径;并具体选择12个代表性指标,应用AHP法、熵权法和组合赋权法,分析了各指标的冲击强度。在此基础上,本文基于中国2004—2010年期间的季度经济金融数据,构建了中国银行业系统性风险外部环境冲击指数,首次量化了外部冲击造成的压力大小,并进行了效果比较。本文为后续的研究,特别是系统性风险的早期预警研究,奠定了基础。     

微观层面系统性金融风险指标的比较与适用性分析——基于中国金融系统的研究

准确测度金融机构对整体系统性金融风险的边际贡献是加强宏观审慎监管的基本前提。本文对常用的系统性金融风险指标进行了比较分析,并以“能否涵盖规模、高杠杆率和互联紧密性三方面信息”、“排序结果是否与银保监会认定的系统重要性银行名单相吻合”、“是否具有宏观经济活动预测力”三方面对上述指标在我国金融体系的适用性进行了综合评价。结果显示,SRISK更适于作为我国微观层面系统性金融风险的测度。同时,本文发现,“LRMES约等于1-exp(-18*MES)”的经验关系不具有普适性,不适用于我国金融体系。     

我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的影响——基于空间溢出视角

基于金融杠杆对系统性金融风险的区域内和区域间作用机制的理论分析,运用空间偏微分方法,依据测算出的2010—2019年我国各省(区、市)四部门金融杠杆和系统性金融风险数据,考量我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的空间溢出。结果显示：我国系统性金融风险具有较强的空间趋同性特征;由于金融杠杆部门结构和所在区域的不同,其对系统性金融风险的区域内溢出存在显著差异;此外,金融杠杆对系统性金融风险的区域间外溢效应明显,忽视该区域间溢出,将不利于准确评估金融杠杆对系统性金融风险的冲击。     

从金融安全视角防控系统性金融风险研究

系统性金融风险的危害程度大及范围广,且传染性强,甚至会导致金融功能的丧失,由此波及整个实体经济领域。系统性金融风险是由金融机构的杠杆率过高、金融市场过度创新、金融市场信息不对称等因素所引起的,具有传染性、危害性、顺周期性等特征。金融安全事关国家发展大计,对系统性金融风险进行有效防控是我国必须长期坚持的工作。掌握金融不安全引起系统性金融风险的逻辑和客观规律,采取将防控系统性金融风险置于更加重要的地位、坚持党对防控系统性金融风险的领导、建立健全防控监管体系、强化金融监管的国际间交流与合作、激发实体经济活力等相关防控举措,对于确保国家金融体系的总体安全,有着十分重要的理论意义和实践价值。     

基于系统性金融风险防范的银行业监管制度改革的战略思考

宏观审慎监管应视所有金融机构为一有机整体。银行业系统性金融风险监管的核心是构建一个以宏观审慎监管为基点的银行业监管制度。在这一制度下,实行专业化监管和统一监管相结合。宏观审慎监管制度的设计需要运用系统科学方法从制度建设和运行机制两方面考虑。     

基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究

本文基于我国2001—2020年资金流量表数据,使用风险传染网络模型方法,对我国部门间金融风险传染效应进行分析,并测度了我国系统性金融风险指数。研究发现,金融部门是我国部门间金融风险传染的主要承担者;我国宏观金融网络的稳健性在党的十九大后明显增强,各部门引发的风险传染总损失效应整体呈震荡波动态势,但2018年以来总损失效应明显低于之前的平均水平;本文测算出的系统性金融风险指数与M2/GDP的走势在多个时间点较为吻合,其对于防范化解系统性金融风险具有前瞻性预警作用。基于此,本文从加强对金融部门的风险监测与管理,加强对政府部门和国外部门的风险监测,进一步完善宏观审慎政策框架等方面提出政策建议。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

金融科技对金融机构风险、系统性金融风险的影响研究

金融科技对金融系统的影响是全方位的。金融科技在降低金融机构传统风险的同时也带来了新的金融科技风险,并影响了金融系统的系统性安全。文章在分析金融科技对金融机构的金融业务、金融数据、金融技术、管理决策、机构竞争与收益风险的积极影响因素与消极影响因素的基础上,研究了金融科技对系统性金融风险的积极与消极影响,提出通过发展金融科技的方式来解决金融科技带来的风险问题,并分金融机构与监管部门两个视角提出了应对金融科技发展的风险管理措施建议。     

系统重要性金融机构再评估:基于最小生成树模型

评估系统重要性金融机构对于分类金融监管及防范金融风险具有重要的理论和实践价值.采用Pearson、Copula和DCC三种相关系数衡量我国91家上市金融机构的关联效应,并利用Kruskal算法构建最小生成树,研究了我国金融机构的系统重要性以及整体风险状况,研究结果表明:证券和银行在我国金融系统中的重要性更高,尤其是工商银行、广发证券和国海证券等,保险行业的系统重要性相对较弱;2015年股灾后金融机构间的关联网络发生了较大变化,银行业尤其是工商银行的系统重要性相对于股灾前得到一定提升,东方财富等新型券商开始起到重要作用;最小生成树的系统中心度可以部分反映系统性金融风险的特征,与传统系统性金融风险度量指标MES具有显著正相关性.     

信用扩张视角下资产价格对系统性金融风险的影响研究 ——基于SV-TVP-VAR模型的实证研究

基于国内金融供给侧结构性改革的背景,构建SV-TVP-VAR模型对我国信用扩张、资产价格和系统性金融风险的动态关系进行研究.实证研究发现:首先,信用扩张会促进股价上涨,股价上涨会遏制系统性金融风险;其次,信用扩张会助推房地产价格上涨,房价的上涨会提升系统性金融风险;最后,信用扩张对系统性金融风险的促进作用较强.且与房价对系统性金融风险的影响正相关.     

基于传染性视角分析系统性金融风险的防范处置

本文基于传染性角度分析,借鉴SEIR传染病动力学模型预测和评估新冠肺炎疫情传播的理论方法和经验做法,类比系统性金融风险传染问题研究,以及通过加强风险隔离,降低风险传染系数,提升治愈能力等途径有效阻断系统性金融风险的传播扩散,进一步加强金融风险防控工作,避免个别机构风险、区域风险演变为系统性金融风险,有效维护金融稳定.